package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd.log;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.DateFormatUtil;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

/**
 * @author Felix
 * @date 2022/12/7
 * 流量域：日志数据分流
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、flume、DwdTrafficBaseLogSplit
 * 程序执行的流程分析
 *      运行模拟生成日志的jar
 *      将生成的日志数据保存到磁盘文件上
 *      flume会磁盘文件上读取日志数据发送到kafka的topic_log主题中
 *      DwdTrafficBaseLogSplit从topi_log主题中读取日志数据
 *          ETL
 *          新老访客标记修复
 *          分流
 *          将数据发送到kafka主题
 *
 */
public class DwdTrafficBaseLogSplit {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
        /*//TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");*/
        //TODO 3.从kafka的topic_log主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_log";
        String groupId = "dwd_traffic_log_split_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getKafkaConsumer(topic, groupId);
        //3.3 消费数据  封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaConsumer);
        // kafkaStrDS.print(">>>");

        //TODO 4.对读取的数据进行简单的ETL(将脏数据输出到侧输出流并写到kafka主题)  以及将数据类型进行转换  jsonStr->jsonObj
        //4.1 定义侧输出流标签，用于标记脏数据
        // OutputTag<String> dirtyTag = new OutputTag<String>("dirtyTag");
        OutputTag<String> dirtyTag = new OutputTag<String>("dirtyTag"){};
        //4.2 ETL以及类型转换
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.process(
            new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(String jsonStr, Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    try {
                        JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                        //如果能够正常将流中的json字符串，转换为json对象，没有发生异常，说明流中是标准的json字符串，转换为jsonObj后，传递到下游
                        out.collect(jsonObj);
                    } catch (Exception e) {
                        //如果在转换的过程中，发生了异常，说明当前流中传递的不是一个标准的json字符串，属于脏数据，用侧输出流标签标记
                        ctx.output(dirtyTag, jsonStr);
                    }
                }
            }
        );
        //4.3 将侧输出流中的脏数据写到kafka主题中
        DataStream<String> dirtyDS = jsonObjDS.getSideOutput(dirtyTag);
        // jsonObjDS.print(">>>");
        // dirtyDS.print("###");
        dirtyDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaProducer("dirty_data"));

        //TODO 5.对新老访客标记进行修复
        //5.1 按照mid对流中的数据进行分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedDS = jsonObjDS.keyBy(jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid"));
        //5.2 使用Flink的状态编程对标记进行修复
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> fixedDS = keyedDS.map(
            new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                private ValueState<String> lastVisitDateState;
                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    lastVisitDateState
                        = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<String>("lastVisitDateState",String.class));
                }

                @Override
                public JSONObject map(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    //获取新老访客标记
                    String isNew = jsonObj.getJSONObject("common").getString("is_new");
                    //从状态中获取上次访问日期
                    String lastVisitDate = lastVisitDateState.value();
                    //获取当前访问日期
                    Long ts = jsonObj.getLong("ts");

                    String curVisitDate = DateFormatUtil.toDate(ts);

                    if("1".equals(isNew)){
                        if(StringUtils.isEmpty(lastVisitDate)){
                            // 如果键控状态为null，认为本次是该访客首次访问 APP，将日志中 ts 对应的日期更新到状态中，不对 is_new 字段做修改；
                            lastVisitDateState.update(curVisitDate);
                        }else{
                            if(!lastVisitDate.equals(curVisitDate)){
                                // 如果键控状态不为null，且首次访问日期不是当日，说明访问的是老访客，将 is_new 字段置为 0；
                                isNew = "0";
                                jsonObj.getJSONObject("common").put("is_new",isNew);
                            }
                        }
                    }else {
                        // 如果键控状态为 null，说明访问APP的是老访客但本次是该访客的页面日志首次进入程序。
                        // 当前端新老访客状态标记丢失时，日志进入程序被判定为新访客，Flink 程序就可以纠正被误判的访客状态标记，
                        // 只要将状态中的日期设置为今天之前即可。本程序选择将状态更新为昨日；
                        if(StringUtils.isEmpty(lastVisitDate)){
                            String yesterday = DateFormatUtil.toDate(ts - 24 * 60 * 60 * 1000);
                            lastVisitDateState.update(yesterday);
                        }
                    }
                    return jsonObj;
                }
            }
        );

        // fixedDS.print(">>>>");
        //TODO 6.使用Flink侧输出流对日志数据进行分流
        //错误日志->错误侧输出流  启动日志->启动侧输出流    曝光日志->曝光侧输出流    动作日志->动作侧输出流   页面日志->主流
        //6.1 定义侧输出流标签
        OutputTag<String> errTag = new OutputTag<String>("errTag") {};
        OutputTag<String> startTag = new OutputTag<String>("startTag") {};
        OutputTag<String> displayTag = new OutputTag<String>("displayTag") {};
        OutputTag<String> actionTag = new OutputTag<String>("actionTag") {};
        //6.2 分流
        SingleOutputStreamOperator<String> pageDS = fixedDS.process(
            new ProcessFunction<JSONObject, String>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject jsonObj, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                    //~~~~~错误日志处理~~~~~
                    JSONObject errJsonObj = jsonObj.getJSONObject("err");
                    if(errJsonObj != null){
                        //将错误日志放到错误侧输出流
                        ctx.output(errTag,jsonObj.toJSONString());
                        jsonObj.remove("err");
                    }

                    //~~~~~启动日志处理~~~~~
                    JSONObject startJsonObj = jsonObj.getJSONObject("start");
                    if(startJsonObj != null){
                        //将启动日志放到启动侧输出流
                        ctx.output(startTag,jsonObj.toJSONString());
                    }else{
                        //~~~~~如果不是启动日志，那么就是页面日志~~~~~
                        JSONObject commonJsonObj = jsonObj.getJSONObject("common");
                        JSONObject pageJsonObj = jsonObj.getJSONObject("page");
                        Long ts = jsonObj.getLong("ts");

                        //~~~~~判断页面中是否有曝光数据，曝光也在页面中，也属于页面日志~~~~~
                        JSONArray displayArr = jsonObj.getJSONArray("displays");
                        if(displayArr != null && displayArr.size() > 0){
                            //将页面所有的曝光内容遍历出来
                            for (int i = 0; i < displayArr.size(); i++) {
                                JSONObject displayJsonObj = displayArr.getJSONObject(i);
                                //定义一个新的json对象，用于封装遍历出来的一条曝光信息
                                JSONObject newDisplayJsonObj = new JSONObject();
                                newDisplayJsonObj.put("common",commonJsonObj);
                                newDisplayJsonObj.put("page",pageJsonObj);
                                newDisplayJsonObj.put("ts",ts);
                                newDisplayJsonObj.put("display",displayJsonObj);
                                //将一条曝光数据 发送到曝光侧输出流
                                ctx.output(displayTag,newDisplayJsonObj.toJSONString());
                            }
                            jsonObj.remove("displays");
                        }

                        //~~~~~判断页面中是否有动作数据，动作也在页面中，也属于页面日志~~~~~
                        JSONArray actionArr = jsonObj.getJSONArray("actions");
                        if(actionArr != null && actionArr.size() > 0){
                            //将页面上所有的动作遍历出来
                            for (int i = 0; i < actionArr.size(); i++) {
                                JSONObject actionJsonObj = actionArr.getJSONObject(i);
                                //定义一个新的json对象  用于封装遍历出来的一条动作信息
                                JSONObject newActionJsonObj = new JSONObject();
                                newActionJsonObj.put("common",commonJsonObj);
                                newActionJsonObj.put("page",pageJsonObj);
                                newActionJsonObj.put("action",actionJsonObj);
                                //将一条动作数据 发送到动作侧输出流
                                ctx.output(actionTag,newActionJsonObj.toJSONString());
                            }
                            jsonObj.remove("actions");
                        }

                        //将页面日志 放到主流
                        out.collect(jsonObj.toJSONString());
                    }
                }
            }
        );

        //TODO 7.将不同流中的数据写到kafka的不同的主题中
        DataStream<String> errDS = pageDS.getSideOutput(errTag);
        DataStream<String> startDS = pageDS.getSideOutput(startTag);
        DataStream<String> displayDS = pageDS.getSideOutput(displayTag);
        DataStream<String> actionDS = pageDS.getSideOutput(actionTag);

        pageDS.print(">>>>");
        errDS.print("####");
        startDS.print("@@@@");
        displayDS.print("$$$");
        actionDS.print("&&&");

        pageDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaProducer("dwd_traffic_page_log"));
        errDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaProducer("dwd_traffic_err_log"));
        startDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaProducer("dwd_traffic_start_log"));
        displayDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaProducer("dwd_traffic_display_log"));
        actionDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaProducer("dwd_traffic_action_log"));

        env.execute();
    }
}
